conda太慢了，Python生态管理神器uv真快！

2026年3月19日，OpenAI把Astral收购了，并入Codex团队，继续支持Astral旗下Python工具开源！

说起Astral，很多人可能不熟悉，但是，该团队开发的开源Python工具uv等，每月下载量上亿次。

uv是新一代Python package/环境/项目等管理神器，可解决pip、conda、virtualenv等的龟速、低效，速度是extremely fast。

以mac/linux系统为例，介绍uv的功能。

• uv安装

pip install uv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

• uv作用速览

  auth     Manage authentication
  run      Run a command or script
  init     Create a new project
  add      Add dependencies to the project
  remove   Remove dependencies from the project
  version  Read or update the project's version
  sync     Update the project's environment
  lock     Update the project's lockfile
  export   Export the project's lockfile to an alternate format
  tree     Display the project's dependency tree
  format   Format Python code in the project
  audit    Audit the project's dependencies
  tool     Run and install commands provided by Python packages
  python   Manage Python versions and installations
  pip      Manage Python packages with a pip-compatible interface
  venv     Create a virtual environment
  build    Build Python packages into source distributions and wheels
  publish  Upload distributions to an index
  cache    Manage uv's cache
  self     Manage the uv executable
  help     Display documentation for a command

• uv查看可用版本python（包含未安装的版本）

uv python list

• uv安装指定版本python

# uv安装python 3.8
uv python install 3.8

uv python list查看一下安装的路径，

• uv删除指定版本python

uv python uninstall 3.8 

速度很快。

• uv查看已安装版本python

uv python list --only-installed

• uv同时安装多个版本python

uv python install 3.12 3.13 3.14

• uv使用指定版本python

用python3.8运行test.py脚本

uv run python3.8 test.py

很方便，不需要调用激活环境，也不需要python3.8的绝对路径。

• uv打开指定版本python终端

# 打开python3.8
uv run python3.8

• uv构建环境

# 构建名称为test_env的环境，python版本为3.8
uv venv test_env -p 3.8

# 激活test_env环境
source test_env/bin/activate

# 退出环境

deactivate

如果指定的python3.8之前已经安装过，不会再次安装，否则，会直接安装python3.8。

构建成功后当前文件下有一个test_env环境文件夹。

• uv安装python包

# 安装matplotlib
uv pip install matplotlib

• uv卸载python包

uv pip uninstall matplotlib

• uv批量安装python包

# requirements.txt为各种包文件
uv pip install -r requirements.txt

#requirements.txt格式
pymupdf==1.18.14
xlsxwriter==1.3.7
openpyxl==3.0.5
pandas==1.1.3
numpy==1.19.2
matplotlib==3.3.2

用法和pip类似，只是前面加了uv。

• uv管理项目依赖、环境

和rye、poetry等类似。

$ uv init example
Initialized project `example` at `/home/user/example`

$ cd example

$ uv add ruff
Creating virtual environment at: .venv
Resolved 2 packages in 170ms
   Built example @ file:///home/user/example
Prepared 2 packages in 627ms
Installed 2 packages in 1ms
 + example==0.1.0 (from file:///home/user/example)
 + ruff==0.5.0

$ uv run ruff check
All checks passed!

$ uv lock
Resolved 2 packages in 0.33ms

$ uv sync
Resolved 2 packages in 0.70ms
Checked 1 package in 0.02ms

• uv安装command-line tools

# 安装ruff
uv tool install ruff

• uv使用command-line tools

uvx pycowsay 'hello world!'
#或
uv tool run pycowsay 'hello world!'

来源：https://github.com/astral-sh/uv

一些有用的：

👉2026可视化工具TOP3

👉学习R可视化

👉Python matplotlib

👉嫌Matplotlib繁琐？试试Seaborn

（学习了，备注：299）